Das Start-up-Unternehmen INCEPTIO Technology verwirklicht eine ehrgeizige Vision. Das Unternehmen entwickelt eine intelligente und effiziente Flotte autonomer Lastwagen für den Transport kommerzieller Lieferungen auf den Autobahnen Chinas – und in Zukunft vielleicht auch in anderen Regionen.
Dieses monumentale Unterfangen hängt von einer Schlüsseltechnologie ab. Die Entwicklung eines vollständigen Systems für das autonome Fahren (ADS), das in eine Lkw-Flotte integriert werden kann, um selbstfahrende Fahrten auf offenen Autobahnen zu ermöglichen. INCEPTIO entwickelt ein ADS, um solche kommerziellen Operationen zu unterstützen, und arbeitet außerdem an der Feinabstimmung der Onboard-Software und der Cloud-Dienste.
„Unsere Aufgabe ist es, durch die Entwicklung branchenführender Technologien für das autonome Fahren eine sicherere und effizientere Langstreckenlogistik für Lkw zu schaffen“, sagte Lydia Zhu, PR Director bei INCEPTIO. „Unsere Technologien und Systeme werden in den serienmäßigen autonomen Lkw vorinstalliert sein.“
Der Aufbau einer komplexen virtuellen Umgebung zur Validierung des autonomen Fahrens ist nicht trivial. Wir wussten, dass wir für die Entwicklung externe Ressourcen und Fachwissen benötigen würden, also wandten wir uns an dSPACE.
INCEPTIO Technology has completed the driverless road testing with a prototype of the L4 autonomous truck.
Plattform für selbstfahrende Computer
Das ADS empfängt eine große Menge an Daten von angeschlossenen Perzeptionssensoren (Kamera, Lidar und Radar) und führt verschiedene Rechenaufgaben aus, darunter Perzeption, Vorhersage, Lokalisierung, Planung, Routenplanung und Steuerung.
„Diese Aufgaben beantworten dem Fahrzeug zur Laufzeit Fragen wie 'Wo bin ich?', 'Was befindet sich in meiner Umgebung?' und 'Wohin soll ich fahren?'“, so Dexin Li, System Architect, Autonomy Platform, INCEPTIO Technology. „Dadurch werden Fahrzeugsteuerungsbefehle vom ADS generiert und über die CAN-Schnittstellen zeitnah an das Fahrzeug gesendet.“
Die auf dem ADS laufende Software besteht aus Anwendungssoftware für Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI), Laufzeit-Middleware für die Bereitstellung von Software-Funktionen und On-Board-Kommunikation sowie Firmware für die Hardware-Unterstützung. Außerdem gibt es spezielle Hardware- und Software-Komponenten zur Überwachung und Verwaltung der funktionalen Sicherheit und der Cybersicherheit des Systems.
Wir fanden einen praktischen Ansatz, indem wir die Datenwiedergabeserver für verschiedene Sensoren und unser autonomes Antriebssystem (ADS) mit der Environment Sensor Interface (ESI) Unit verbinden, die wiederum die realen Sensordaten in der HIL-Simulation wiedergibt und uns hilft, unser ADS zu validieren.
Einrichten einer komplexen, virtuellen Umgebung
Da es kostspielig ist, Hardware- und Software-Validierungen an Flotten durchzuführen, die in der realen Welt betrieben werden, und Hardware- und Software-Probleme oft zu spät entdeckt werden, hat INCEPTIO die strategische Entscheidung getroffen, reale und synthetische Daten für die Entwicklung von Algorithmen und das Training von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) zu verwenden.
Mit Hilfe eines sensorrealistischen Simulationsansatzes generieren die Entwickler nützliche Daten zu wesentlich geringeren Kosten, um ihr System in der frühen Entwurfsphase zu validieren. Laut Zhu werden diese Daten INCEPTIO nicht nur dabei helfen, seine Betriebsszenarien und Kundenbedürfnisse besser zu verstehen, sondern sie werden dem Unternehmen auch dabei helfen, seine eigene Technologie in einer realen Umgebung zu validieren, einschließlich zukünftiger Iterationen auf dem Weg dorthin.
Eines ihrer Testfahrzeuge ist mit drei Lidars, sieben Kameras und fünf Radaren ausgestattet. Um die während der Produktentwicklung und der Algorithmenstudie gesammelten Sensordaten optimal zu nutzen, kombiniert INCEPTIO reale Daten mit einer virtuellen Welt, in der Studien, Auswahl und Analysen des Systemverhaltens durchgeführt werden können.
„Dies wiederum hilft uns, die Kosten für die Lösung realer Probleme zu senken, und ermöglicht, Fehlerfälle gründlich und wiederholt zu untersuchen“, erklärte Li. „Die Einrichtung einer so komplexen virtuellen Umgebung ist nicht trivial. Wir wussten, dass wir für die Entwicklung externe Ressourcen und Fachwissen benötigen würden, also wandten wir uns an dSPACE.“
INCEPTIO setzt ein dSPACE SCALEXIO Hardware-in-the-Loop (HIL)-System, Automotive Simulation Models (ASM), Sensor Simulation (AURELION) und eine dSPACE Environment Sensor Interface (ESI) Unit zusammen mit verschiedenen anderen dSPACE Werkzeugen ein, um sein ADS zu entwickeln, zu testen und zu validieren.
„Der SCALEXIO HIL ist eine ideale Plattform für den Aufbau einer Systemvalidierungsumgebung“, so Li. „Wir haben einen praktischen Ansatz gefunden, indem wir die Datenwiedergabeserver für verschiedene Sensoren und unser ADS mit der Environment Sensor Interface (ESI) Unit verbinden, die wiederum die realen Sensordaten in der HIL-Simulation wiedergibt und uns hilft, unser ADS zu validieren.“
Setup of the hardware-in-the-loop (HIL) simulation system for validation of the AI-based central ECU.
Projektstatus und Zukunftspläne
Das Projekt von INCEPTIO befindet sich derzeit in der Durchführungsphase. Bisher hat das Start-up einen Plan für die Sensorsimulation und Datenwiedergabe erstellt, und seine Ingenieure haben das dSPACE HIL-System intensiv genutzt, um die Hardware-Validierung und die Fahrzeugkommunikation sowie die Validierung der Steuerung, des autonomen Fahrmodus und der Over-the-Air (OTA)-Validierung durchzuführen.
„Das System funktioniert gut“, berichtet Li. „Wir haben dSPACE Werkzeuge in verschiedenen Testfällen für die Fahrzeugsteuerung und die Fahrzeugkommunikation eingesetzt. Wir sind sehr zufrieden mit der Leistung des dSPACE HIL-Systems.“
Für die Zukunft plant INCEPTIO den verstärkten Einsatz von ESI Units in Verbindung mit den Simulationsmodellen von dSPACE, um mehr sensorrealistische Umgebungssimulationen mit kritischen Verkehrssituationen zu simulieren. Der Aufbau eignet sich auch zur Durchführung eines „All-Features-Checks“ und damit verbundener Fehlerinjektionstests wie der Sensorabschaltung zur Verifikation der ADS-Hardware.
Mit der kontinuierlichen Erweiterung der Fahrszenarien generiert INCEPTIO realistische Lkw-Fahrbedingungen unter verschiedenen Umweltsimulationen wie Straßenschäden, verschiedenen Straßenrandstrukturen und wechselndem Wetter. Die Tests umfassen auch klassische Pannen wie platte Reifen.
Auch wird das Global Navigation Satellite System (GNSS) Simulator Interface Blockset von dSPACE eingesetzt, das mit dem HIL verbunden ist, um GNSS-Testszenarien und -Signale zu simulieren und zu steuern.
Schließlich plant INCEPTIO den Einsatz der Multisensor-Software RTMaps von Intempora zur Erfassung von Sensordatenströmen und CAN-Umgebungssignalen aus Lkw-Tests. Die Daten werden dann auf demselben HIL-System abgespielt, um die gleichen Bedingungen wie im Testfahrzeug zu reproduzieren.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die dSPACE Simulationssoftware in Kombination mit den Hardware-Schnittstellen eine leistungsstarke Lösung darstellt, um die Effizienz der Systemvalidierung zu verbessern, indem sie Simulations- und Wiederholfunktionen sowohl auf Fahrzeug- als auch auf Sensorebene bietet. Mit der weiteren Nutzung dieser Fähigkeiten will INCEPTIO die Kosten senken und die Produktqualität seiner Systeme für autonom fahrende Lkw verbessern.
Mit freundlicher Genehmigung von INCEPTIO Technology
dSPACE MAGAZIN, VERÖFFENTLICHT September 2022
Erstellt in enger Zusammenarbeit mit
Dexin Li
System Architect, Autonomy Platform, INCEPTIO Technology
